11–12 февраля Центр медицинских технологий и информационных систем провел двухдневный семинар «Основы искусственного интеллекта. Практика: машинное обучение, большие языковые модели и цифровая трансформация», объединивший 60 сотрудников в онлайн и офлайн формате. Обучение проходило с 10:00 до 16:00 и включало 13 академических часов, из которых около 70 процентов времени было посвящено практической работе, программированию и проектированию архитектурных решений.
Целью мероприятия стало формирование у специалистов прикладных компетенций в области искусственного интеллекта и подготовка к интеграции AI-инструментов в действующую цифровую инфраструктуру организации. Особый акцент был сделан на архитектурных подходах, масштабируемости решений и обеспечении информационной безопасности при внедрении интеллектуальных сервисов.
Теоретический блок провёл Галым Токмашев — технический директор и специалист в области IT-инфраструктуры и цифровых технологий. В рамках лекционной части были рассмотрены архитектуры искусственного интеллекта, принципы построения ML-моделей, механизмы работы больших языковых моделей (LLM), а также вопросы интеграции AI-сервисов в корпоративные IТ-ландшафты. Участники обсудили вопросы построения Data-Driven моделей управления, взаимодействие AI-сервисов с существующими информационными системами, а также риски, связанные с обработкой персональных и служебных данных.
Практическая часть стала полноценной инженерной лабораторией. В работе активно участвовали программисты и проектные менеджеры, которые разрабатывали прототипы интеллектуальных сервисов с учетом принципов модульной архитектуры и сервисного взаимодействия. Участники писали код, настраивали API-интеграции, реализовывали взаимодействие между приложениями и тестировали сценарии обработки запросов в режиме реального времени. В ходе практики применялись современные технологические инструменты: интеграция LLM через API, создание чат-ботов для Telegram, настройка webhook-механизмов, проектирование логики обработки данных, а также базовые элементы DevOps-подхода — тестирование, контроль версий, управление средами разработки и прототипирование решений в песочнице. Особое внимание уделялось вопросам отказоустойчивости, масштабируемости и безопасности взаимодействия с внешними сервисами.
Под руководством Жалгасовой Альбины — эксперта по цифровым экосистемам, корпоративной аналитике и искусственному интеллекту — участники прошли полный цикл разработки: формирование технического задания, проектирование архитектуры решения, программную реализацию, интеграцию с существующим приложением и демонстрацию работающего прототипа. Проектные менеджеры анализировали бизнес-процессы и формировали требования к функционалу, а разработчики обеспечивали техническую реализацию и интеграцию решений.
Отдельный блок был посвящён компьютерному зрению и анализу изображений, где рассматривались вопросы качества данных, точности моделей и ограничений их практического применения. Участники оценивали результаты детектирования и обсуждали требования к валидации AI-моделей в профессиональной среде.
В ходе дискуссий было подчеркнуто, что искусственный интеллект является инструментом усиления компетенций специалистов и повышения эффективности процессов, а не их замещения. «Важно не просто использовать AI-инструменты, а понимать архитектуру их работы и выстраивать системную интеграцию с корпоративной инфраструктурой», — отметила Жалгасова Альбина в ходе практической сессии.
Семинар продемонстрировал высокий уровень вовлечённости участников и готовность специалистов к переходу от теоретического понимания технологий к их инженерной реализации. Полученные знания и навыки создают основу для дальнейшего развития цифровых сервисов, автоматизации процессов и внедрения масштабируемых AI-решений в рамках стратегической цифровой трансформации организации.
